хМинистерство общего и профессионального образования
Российской Федерации
Магнитогорская государственная горно-металлургическая
академия им. Г. И. Носова
А. Н. Рахмангулов
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ОРГАНИЗАЦИИ И
УПРАВЛЕНИИ ПЕРЕВОЗКАМИ
Учебное пособие
Издание МГМА
Магнитогорск 1998
Автор А. Н. Рахмангулов
Математические методы в организации и управлении перевозками:
Учеб. пособие. Магнитогорск: МГМА, 1998. 114 с. Изложены основные математические методы, нашедшие широкое
применение в организации и управлении перевозками на
железнодорожном и автомобильном транспорте. Описание каждого метода
сопровождается большим количеством примеров и рекомендациями по его реализации
на компьютере. Предназначено для студентов специальности 24. 01 «Организация
перевозок и управление на транспорте», изучающих курс «Методы
оптимизации транспортных процессов». Пособие будет также полезно для
преподавателей транспортных вузов и факультетов, транспортных инженеров,
исследователей и проектировщиков.
Рецензенты: кафедра управления эксплуатационной работой Иркутского
института инженеров железнодорожного транспорта (ИрИИЖДТ)
© Рахмангулов А. Н. , 1998
ВВЕДЕНИЕ
С конца 80-х, начала 90-х годов наблюдается резкое расширение
сферы использования вычислительной техники во всех областях человеческой
деятельности, в том числе и на транспорте. До появления
производительных персональных компьютеров круг задач, решаемых при помощи
централизованных вычислительных комплексов, сводился к автоматизации
учета, проектирования и выполнения плановых расчетов. Другими
словами, умение построить математическую модель реального
производственного или транспортного процесса, знание математических методов,
позволяющих находить из бесчисленного множества возможных решений
планово-экономических и технологических задач оптимальное, требовалось
ограниченному кругу специалистов. В него, как правило, входили научные
работники, сотрудники вычислительных центров общегосударственного
или министерского уровня. Реальная же потребность в применении математических методов на
всех уровнях управления гораздо больше. Особенно это касается
транспорта, где существует потребность (порой неудовлетворенная) решения
достаточно сложных оптимизационных задач планирования и
оперативного управления. Например, железнодорожный диспетчер на промышленном
предприятии принимает решения об очередности обработки вагонов,
используя опыт, интуицию, то есть, качественно оценивает возникшую
ситуацию в соответствии с установленной системой критериев (заявки цехов,
соблюдение нормы простоя вагонов, минимум транспортной работы и т. д. ). Математическая модель в данном случае позволяет рассчитать
оптимальный вариант очередности обработки вагонов, который может быть
использован диспетчером в качестве эталона. Очевидно, что конечные
результаты работы диспетчеров, чьи решения основаны на результатах точного
математического анализа, в среднем будет выше, чем диспетчеров (особенно
не имеющих достаточного опыта работы), вынужденных «в ручную»
анализировать возможные варианты.